中新经纬10月20日电 (魏薇 林琬斯)近年来，数据作为重要的生产要素，受到金融机构越来越多的关注。通过深度挖掘数据价值，金融机构能够大幅提升风险控制、精准决策与金融创新等能力，实现高质量发展。
目前，金融机构在数据要素的应用上存在哪些堵点？如何做好数据要素管理工作？如何看待大模型技术在数据要素流转上的作用？19日，中新经纬在2024金融街论坛年会期间对话腾讯云副总裁王峰，以下是采访实录(略有删改)：
腾讯云副总裁王峰。受访者供图
中新经纬：金融机构在数据要素的应用上，还存在哪些难点、堵点？
王峰：首先，数据要素的核心是数据，金融数据具有高价值、高密度和高质量的特点。所以金融机构最重要的是保证数据的“安全性”。过去为了保护和处理这些数据，金融机构其实是用了比较昂贵、冗余设计的架构体系来存储和使用这些数据，比如说IBM大型机、Oracle集中式数据库等，可扩展性较差、扩容的成本很高。如何实现高安全、高效率、低成本的平衡就成为一个难点。
其次，过去金融机构的系统结构决定了它的很多数据都是分散的、孤岛式的，因为金融机构的系统是逐步建立起来的。当前，大量的业务需要处理海量数据，在利用这些数据时，科技的成本要降下来，否则以昂贵的系统去存储海量的数据，成本就会变得无法承受，就会导致处理和分析能力不足，影响数据价值挖掘的效率。
现在越来越多的金融机构意识到数据要素的重要性，也在重构数据基础设施。腾讯在与金融机构合作时，大部分应用就是基于互联网科技对海量数据进行处理，比如通过专有云TCE、大数据平台TBDS、分布式数据库TDSQL等，既能满足金融对数据安全性的要求，打破过去的信息孤岛，并且处理数据的成本是可承受的。只有数据基础设施具备以后，才能将数据要素真正利用起来。
中新经纬：对于金融机构而言，应该如何做好数据要素管理工作？
王峰：一是提高数据的收集、存储能力，金融机构要建立海量数据收取流程和技术平台。二是提高数据治理能力，对数据进行分层管理，构建数据安全性评价系统。三是提高数据运营能力，要在成本和数据的数量上达到平衡，在业务中运用这些数据。
中新经纬：腾讯云如何与金融机构协同合作，共同挖掘数据要素的业务价值？
王峰：腾讯云首先关心的是如何提供一个平衡成本和安全的技术架构来收集数据，与金融机构合作挖掘数据要素的业务价值。这种合作包括共同开发新技术和应用，以及通过部署数据库、大数据平台、隐私计算、安全、区块链等技术，在保障数据安全的前提下，实现数据的高效利用。
具体来讲，在数据要素的供应阶段：通过大数据技术，能够高效地整合和治理来自不同来源的海量数据，确保数据的质量和一致性，为后续的数据流通和应用提供坚实的基础。
在数据要素的流通阶段：采用区块链、隐私计算技术，确保数据在流通和使用过程中的身份确权、可追溯并保障其安全性，保护个人隐私和数据安全。
在数据要素的应用阶段：利用人工智能技术，在安全合规的前提下，对更多来源的数据进行深度分析和挖掘，提供智能决策支持，帮助金融机构优化业务流程、提升服务体验、提升风险管理能力等。
腾讯云还与金融行业内的应用开发商合作，探索新的应用流程、运营，提高整个行业的IT弹性和大数据处理能力，提供技术数据系统，同时将行业成本大幅降低，数据存储量扩大到TB级别，这些数据经过处理后还能产生很多新的业务价值。
如今，随着AI大模型技术的应用，整个金融行业的业务和服务模式都会发生变化。过去，银行需要通过大量的柜面处理客户的业务。现在，很多业务可以远程办理，通过实时音视频技术把远程的人接通以后，通过数字人提供一个形象，后台其实是工作人员来连接视频，这样可以帮客户办理复杂的金融业务。这样可以帮助银行节省业务成本，拓宽服务边界，比如说偏远山区的人也能享受到同样的金融服务。
中新经纬：如何看待大模型技术在数据要素价值挖掘上的作用？
王峰：大模型首先要有足够的数据去训练，做金融大模型就要有金融的海量数据。在接受大量数据的训练后，大模型可以帮助金融机构提升金融风控的能力，实现客服自动化、金融产品个性化推荐等。大模型技术也有利于金融产品的创新。有很多金融产品是靠数据模型算出来的，通过数据模型优化风险控制，也拓展了行业的销售空间。
比如零售信贷场景，在线上秒批秒贷的客户需求下，银行需要快速甄别、量化客户的还款能力和还款意愿，并审批贷款。
中新经纬：如何确保数据安全？
王峰：数据安全包括两个方面，一是数据本身的安全，防止数据被非法获取或破坏；二是数据的使用安全，确保数据在合法合规的前提下被正确调用。
实际上，金融行业的数据安全和合规性受到非常严格的监管，企业需遵守相关法律法规，确保数据采集、存储、管理和使用的过程符合规定。另外，不同国家和地区对数据安全也有一定的要求，中国公司出海的时候也会遇到监管合规的要求。
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责任编辑：薛宇飞 李中元
